為了提升對于未知環境的適應性，預探索也被應用到了整套系統中去。導航器可以首先探索不熟悉的環境，并增加在未知環境中執行導航指令的機會。針對先前的預探索方法，像束搜索和自模仿學習，他們基于指令并對每一條指令進行優化，但這種方法會造成路徑過長。在真實環境中部署機器人到陌生環境時，首先要熟悉環境并有效地在環境中執行自然語言指令。

與先前方法優化給定指令或假設一次性覆蓋所有未知環境不同，本文提出了利用APS方法來實現基于環境的預探索，可以使得智能體僅僅針對同一環境中的任務進行環境預探索，而無需先驗知識。在未知環境中，利用APS來采樣多條路徑P’并生成導航指令I’。隨后利用（P’，I’）來優化位置環境中的NAV。在預探索過程中，固定APS參數而僅僅優化NAV。通過這樣的方法可以有效提升模型對于未知環境的適應能力。

未知環境中的預探索優化流程。APS對未知環境進行采樣來優化NAV。

二、實驗結果

為了驗證這種方法的有效性，研究人員在視覺語言導航數據集R2R（Room－to－Room）上進行了實驗。實驗分別針對Seq2Seq、Speaker－Follower、RCM等三個基準進行，分別為其增加隨機采樣增強路徑、APS采樣增強路徑觀察導航誤差（Navigation Error）、成功率（Oracle Success Rate，Success Rate）、路徑長度加權的成功率（Success Rate weighted by Path Length），其結果如下表所示：

可以看到基于APS的方法顯著地提升了三種基準的性能，下圖還更為直觀地反映了隨機采樣和APS增強采樣模式針對兩種方法在不同增強率下性能提升：

下圖還展示了預探索策略對于未知環境導航的有效性，可以看到經過預探索后導航模型可以根據指令徑直向前，方向和移動過程更為準確。研究人員還發現在差異較大的環境中，預探索能顯示出的能力也就越強，在實際使用中就會具有更強的適應性和泛化性。

如果想要了解更多的實現細節和實驗結果分析比較，請參看論文，其中不僅包含了充分的理論分析和模型的詳盡實現細節，同時還涵蓋了完整的消融性分析結果。

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